• 제목/요약/키워드: Clone-and-own Approach

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레거시 어플리케이션 제품군으로부터 제품라인 자산을 추출하는 휘처 기반의 방법 (A Feature-Oriented Method for Extracting a Product Line Asset from a Family of Legacy Applications)

  • 이혜선;이강복
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제6권7호
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    • pp.337-352
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    • 2017
  • 복제 및 소유(Clone-and-own) 재사용은 기존의 소프트웨어 제품을 복사하고 수정하여 새로운 소프트웨어를 개발하는 방법이다. 복제 및 소유 재사용으로 개발된 레거시 소프트웨어 제품군은 일반적으로 리팩토링 없이 패치 업 되고 구조적으로 저하되기 때문에 높은 유지보수 비용을 필요로 하고 오류가 발생하기 쉬운 경향이 있다. 기존에 복제 및 소유 재사용 방법을 사용했던 많은 회사들이 이러한 문제를 해결하고 소프트웨어 자산을 더 체계적으로 재사용하고 관리하기 위하여 레거시 제품들을 소프트웨어 제품라인으로 전환하려고 하고 있다. 하지만 대부분의 기존 방법들은 가변점(Variation points)을 디자인과 코드로부터 분리해서 모델링하고 관리하지 않고 디자인과 코드에 바로 임베드시킨다. 즉, 가변점이 가변성 모델을 기반으로 체계적으로 생성되고 관리되지 않는다. 이러한 기존 방법들은 다음의 문제를 야기한다. 기존 방법에서는 가변점 간 관계를 이해하기가 어렵기 때문에 가변점이 임베드 된 코드를 유지보수하기가 어렵고 코드가 변경 및 진화될 때 오류가 생기기 쉽다. 또한 소프트웨어 제품라인이 진화할 때 디자인/코드 자산이 적합한 리팩토링을 적용하여 체계적으로 변경되는 것이 아니라, 애드 혹(Ad-hoc) 방식으로 직접적으로 변경되는 경향이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 레거시 어플리케이션 제품군으로부터 소프트웨어 제품라인 자산을 구축하는 휘처 기반의 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 가변점과 가변점 간 관계를 식별하고 이들을 구현으로부터 분리하여 휘처 모델로 모델링한다. 그리고 휘처 모델을 기반으로 레거시 어플리케이션으로부터 소프트웨어 제품라인 자산을 추출하고 관리한다. 제안하는 방법을 레거시 Notepad++ 제품군에 적용을 하여 방법의 실행가능성을 검증하였다.

제품군의 재사용 가능한 클론 코드의 메소드 경로 통일을 위한 코드 클러스터링 방법 (A Code Clustering Technique for Unifying Method Full Path of Reusable Cloned Code Sets of a Product Family)

  • 김태영;이지현;김은미
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권1호
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    • pp.1-18
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    • 2023
  • 유사한 소프트웨어는 기존 산출물을 복제하고 수정하는 클론-앤-오운(clone-and-own, CAO) 방법으로 개발되곤 한다. 그러나 클론-앤-오운 방법은 복제된 제품의 수가 늘면서 유지보수를 어렵게 만들기 때문에 나쁜 프랙티스로 간주된다. 소프트웨어 제품라인 공학은 체계적인 재사용을 통해 소프트웨어 제품군을 개발하는 방법으로 클론-앤-오운 방법의 문제를 해결할 수 있다. CAO 방식으로 개발되어 온 제품패밀리를 제품라인 공학으로 마이그레이션하는 작업은 여러 소프트웨어 제품에서 클로닝된 부분들을 찾아 통합하고 재사용 가능한 자산으로 구축하는 것으로부터 시작된다. 그러나 클로닝이 디렉토리부터 코드 라인까지 다양한 수준에서 발생하고 그 과정에서 이들의 구조에 변경이 일어날 수 있어 단순하게 클로닝을 찾아내는 것만으로는 고품질의 제품라인 코드베이스를 구축하기 어렵다. 성공적인 마이그레이션을 위해서는 소스 코드들 사이의 클로닝 관계를 찾는 것 이외에도 소스 코드들의 파일 경로와 클래스 이름, 메소드 시그니처 등의 동일성을 확보는 작업이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 CAO 기반으로 개발된 제품들로부터 마이그레이션 대상 제품들을 선정한 후 제품들에 흩어져 있는 유사 코드 집합을 검출하여 메소드 경로의 통일이 필요한 대상을 식별하는 클러스터링 방법을 제안한다. 제안 방법의 효과를 보이기 위해 CAO 방식으로 진화해온 ApoGames 제품군에 제안 방법을 적용하여 실험을 진행하였다. 그 결과, 전처리 없이 수행된 파일의 상대 경로 기반 클러스터링 방법의 평균 정밀도는 0.91이며 식별된 공통 클러스터의 개수는 0개인 반면에 이 논문에서 제안하는 전처리와 함께 수행된 메소드 시그니처 기반 클러스터링 방법의 평균 정밀도는 0.98로 개선되었으며 식별된 공통 클러스터는 최대 15개까지 증가하였다.